月之暗面新一轮融资估值靠谱吗？

来源：中国经营报

中经记者 李昆昆 李正豪 北京报道

近日，有消息称，月之暗面已经完成上市前最后一轮私募融资，估值约500亿美元。《中国经营报》记者就此事采访月之暗面相关业务负责人，对方称目前暂无更多信息可以对外分享，融资相关事宜以公司官方披露为准。

估值靠谱吗？

值得注意的是，月之暗面2026年的估值增速很快。从资本轨迹来看，本轮融资延续了月之暗面2026年一路狂飙的估值曲线。

月之暗面6月E轮融资后投前估值升至315亿美元；7月F轮融资后达350亿美元。

今年5月，月之暗面刚完成20亿美元融资，由美团龙珠领投，中国移动、CPE源峰等机构参投，累计融资额已超376亿元，成为国内大模型创业公司中累计融资最多的公司。

而今年前两个月，公司还连续完成5亿、7亿、7亿美元三轮融资，估值从100亿美元攀升至180亿美元，阿里、腾讯、五源资本等老股东持续加码。

自此，月之暗面今年年内已完成6轮融资，半年估值大涨。

公开资料显示，月之暗面成立于2023年4月，成立仅两个月便完成近20亿元天使轮融资，投资者包括红杉中国、真格基金等头部机构。2024年2月，月之暗面完成超10亿美元融资，估值达25亿美元；同年8月再获超3亿美元融资，估值升至33亿美元。2025年12月又完成5亿美元C轮融资，估值43亿美元。

今年7月，Kimi K3上线两天就被“挤爆”。其发布后还在硅谷引发轰动效应，上线仅30分钟便登顶国际开源AI模型社区Hugging Face趋势榜。月之暗面总裁张予彤7月18日在社交媒体披露，K3模型发布后企业ARR（年度经常性收入）有了数倍的快速增长。6月中旬，月之暗面ARR突破3亿美元。

如果说此前融资的火爆和估值的提升是基于Kimi K3的上线，那么最新一轮的融资和估值是基于什么呢？

一个前车之鉴是智谱（02513.HK）。截止到2026年10月15日14:44，智谱的市值已跌至近2515亿港元。而今年1月顶着“全球大模型第一股”光环在港股上市的智谱，到6月末市值一度冲至近1.5万亿港元高点。

速途研究院丁道师告诉本报记者，不仅是Kimi，另外几家包括DeepSeek、千问、豆包，现在中国的大模型产业发展得太快了，发展过程中有一些问题需要解决，比如相关的管理层的能力能不能提升上来，这要打一个问号。

未来如何？

业内人士认为，大模型企业未来的发展，核心是从“技术竞赛”转向“商业兑现”，谁先找到可持续的营利模式，谁就能在下一阶段站稳脚跟。2025年是中国AI大模型行业从技术突破转向商业落地的关键转折点，市场规模达495.39亿元，预计2026年将突破700亿元。‌‌

按照阶跃星辰董事长印奇的说法，全球范围内基础大模型赛道格局基本定型，很难再诞生全新头部企业，现有玩家的核心出路就是找到专属场景、完成商业闭环落地。在他看来，阶跃星辰对于基础大模型的布局，就是要“落地真实应用场景”，如此“研发才有明确迭代靶点”。

当大模型赛道的格局逐渐被确定，当大模型赛道的商业化进一步加速，真正想要继续留在大模型的牌桌上，必然需要争取到最后一波资本窗口期，通过融资和上市来站稳在大模型赛道上的脚跟。原因在于，随着大模型赛道的投资热度减退，以及互联网巨头们的加入，创业型的大模型玩家们将会面临越来越多的生存压力。

我们都知道，经历了一个短短的春节AI红包大战，互联网大厂们就可以通过自身充足的资本储备在短期内获得海量的C端用户。相对于初创型的大模型赛道的玩家们而言，面对互联网大厂们数以亿计的营销预算，它们想要在未来抢夺争夺C端用户，可以说是难上加难。

月之暗面的专业化场景的优势在于长文本场景当中的能力；而阶跃星辰则在于“AI+终端”上的长期积累。

此外，随着大模型市场流量格局逐步确定，找增量很难，在固定池子里跟巨头抢流量更难。

另外，大模型企业面临的关键挑战还包括：盈利压力‌，多数企业仍处战略投入期，如昆仑万维2024—2025年累计亏损超30亿元，销售费用高企、存在“买量换增长”争议；算力瓶颈‌，高端GPU仍依赖进口，但国产芯片（如寒武纪思元690）已实现主流模型Day 0适配；数据壁垒‌，高质量行业数据稀缺，垂直模型需依赖企业私域数据，数据治理和标准化是必修课。‌‌

丁道师表示，看好大模型企业的发展前景。因为它们属于头部一线，其主要发展是to B、to C这两端，尤其是to B端，一旦进入到工业生产、农业、安防等领域之后，其所创造的价值远比我们看到的to C端的更大。从这个意义上来说，Kimi、千问、DeepSeek的增长空间还是很大的。

现在大模型行业的整体趋势是，从通用到垂直‌，通用大模型“什么都能聊两句但给不出落地方案”，而深耕特定领域的垂域大模型价值正在显现。比如山东已有11个模型入选全国代表性垂直大模型，覆盖钢铁、石化、矿山、交通物流等领域。

‌从训练到推理‌，行业已从大模型的“训练竞赛”转向“训练持续+推理大规模扩散”，Token使用量一年增长约20.3倍，驱动算力需求持续高景气。

‌从云端到边缘‌，模型压缩和分布式推理技术成熟，轻量化模型可在手机等终端流畅运行，边缘部署占比持续提升。‌‌

业内人士认为，无论是互联网大厂的加入，还是大模型赛道上的创业型玩家们争夺，都可以看出，在这样一轮新的融资热潮之下，大模型赛道上的竞争正在进入白热化的发展阶段。对于很多的大模型赛道上的玩家来讲，不要追求大的市场规模和体量，而是更多地深度嵌入到商业场景和行业场景，并且通过这样一种方式来获得新的发展，才是保证其可以继续获得发展的关键所在。

（编辑：吴清 审核：李正豪 校对：颜京宁）